【Pre-trained Model 】機械学習エンジニアがゼロショット学習を徹底解説 ハンズオン
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    • 2月14日
    • 読了時間: 2分

【Pre-trained Model 】機械学習エンジニアがゼロショット学習を徹底解説 ハンズオン



イベント概要

【Pre-trained Model 機械学習エンジニアがゼロショット学習を徹底解説 ハンズオン】は強力な事前学習済みモデルを活用して、新たにデータを集めたり学習を行わなくても、様々なタスクに柔軟に対応できる手法「ゼロショット学習」について学ぶ講座です。


本講座では、下記の 6 つのタスクについて事前学習済みモデルの簡単な理論から、実装コード、ユースケースまで紹介し、ゼロショット学習の実践的活用方法についてハンズオン解説します。


なお、本講座で紹介するコードは、Google Colab の無料版で動かすことを前提に記述しています。 （一部、事前学習モデルのサイズが大きい場合は Colab Pro, GCP, AWS などの有料サービスが必要な箇所があります）


0章　基礎編　　Introduction

1章　実践編　　画像分類

2章　実践編　　画像キャプショニング

3章　実践編　　画像生成

4章　実践編　　セグメンテーション

5章　実践編　　Speech-to-text

6章　実践編　　音声生成

※講座の内容は、予告なく変更されることもあるのでご注意ください。


本講座では、これまで機械学習に関する学術的なバックグラウンドをお持ちでいない方にも理解いただけるよう、数式などを用いた詳しい理論の説明は最小限とし、各モデルの概要やユースケースを中心に紹介します。


お申し込みはコチラ


ハンズオンの内容

  • 1章　実践編　画像分類

  • CLIP/Japanese Stable CLIP の実装、解説を行います

  • 2章　実践編　画像キャプショニング

  • Coca/BLIP & BLIP2/Japanese InstructBLIP Alpha の実装、解説を行います

  • 3章　実践編　画像生成

  • DALL-E/Japanese Stable Difffusion XL の実装、解説を行います

  • 4章　実践編　セグメンテーション

  • Segment Anything Model (SAM) の実装、解説を行います

  • 5章　実践編　Speech-to-text

  • Whisper の実装、解説を行います

  • 6章　実践編　音声生成

  • VALL-E X の実装、解説を行います


対象となる人

  • 機械学習プロジェクトに関わるデータサイエンティスト

  • 機械学習プロジェクトの実施をしたいビジネスサイドの方

  • 深層学習や機械学習に興味のある開発エンジニア


お申し込みはコチラ

 

登壇者

石上 亮介

株式会社サイバーエージェント　Kaggle Master 株式会社サイバーエージェント AI事業本部で「極予測LP」の開発、大規模言語モデル（LLM）をはじめとした「基盤モデルプロジェクト」のリードを担当。画像やテキストを対象としたマルチモーダルなAIの社会実装に従事している。

X：@rishigami_


   Node Writer（教材開発者）

吉原 洸平

金融企業のIT部門に所属　Kaggle Competition Expert

X：@kohecchi

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